Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal (0)

5 VÄGA HEA
Punktid

Lõik failist

Kodutöö aines „ Võrdlev  analüüs“      
 
Virve    Kass  
Sallivus  on  Eesti  meedias  leidnud  palju  kajastust,  eriti  erinevate  Sotsiaalministeeriumi  poolt 
tehtud  kampaaniate,  näiteks  „Erinevus  rikastab“  raames.  Kuigi   poliitilisel   tasandil 
deklareeritakse kõigi inimeste võrdsust, siis  reaalsuses  on sallimatus inimeste seas siiani suur 
probleem.  Kodutöös  uurin,  millest  sõltub  inimeste  suhtumine  homoseksuaalidesse  ja 
immigratsiooni.  Uurin  kolme  tausttunnuse  mõju:  soo,  vanuse  ja  haridustaseme.   Kasutan  
Euroopa Sotsiaaluuringu 2010. aasta andmeid Eesti kohta.  
Püstitan neli hüpoteesi:  
1.  Naised  on  sallivamad  kui  mehed.  Hüpoteesi  teoreetiliseks  aluseks  on  teadmine,  et 
naised on olnud pikka aega allasurutud ühiskonnas  ja pidanud  võitlema oma õiguste 
eest. Seega samastuvad nad suurema tõenäosusega praeguste vähemustega ja on nende 
suhtes sallivamad.  
2.  Vanusega  sallivus  väheneb.  Vanemad  inimesed  on  konservatiivsemad  ja  nad  on  üles 
kasvanud ajal, kui  homoseksuaalsusesse  ja  immigratsiooni  suhtuti  halvasti. Seega on 
nende  väärtussüsteem  kujunenud vähem sallivaks.  
3.  Kõrgema  haridustasemega  inimesed  on  sallivamad.  Kuna   haridussüsteemis  
rõhutatakse  kõigi  inimeste  võrdsust  ja  vajadust  erinevusi  sallida,  siis  kauem 
haridussüsteemis olnud inimestel on sallivus kui väärtus suurema tõenäosusega omaks 
võetud.  
4.  Vanus  diferentseerib  haridustaseme  mõju  sallivusele.  Kuigi  kolmas   hüpotees   on,  et 
kõrgem haridustase tähendab suuremat sallivust, siis oleneb see  vanusest . Noorematel 
inimestel  (vanusegrupp  15-24-a),  kellel  ei  ole  veel  haridustee   lõpetatud   ja  kes  on 
haridussüsteemis veel sees, ei tähenda madalam haridustase madalamat sallivust.   
Tunnuste kirjeldus 
Vasakule Paremale
Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #1 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #2 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #3 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #4 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #5 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #6 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #7 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #8
Punktid Tasuta Faili alla laadimine on tasuta
Leheküljed ~ 8 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2015-12-10 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 26 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor Virve Kass Õppematerjali autor
Seminaritöö aineks Võrdlev analüüs. Teostatud on kirjeldav analüüs ja seejärel keskmiste võrdlus vanuse, soo ja hariduse alusel. Lõpuks on teostatud dispersioonanalüüs ja toodud põhilised järeldused. Andmeanalüüs on teostatud SPSS-is.

Sarnased õppematerjalid

thumbnail
19
docx

Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020

rxx ja testiskooride variatiivsusest σx.  Mida suurem hajuvus valimis, seda suurem standardviga.  Standardviga saab vähendada, suurendades valimi suurust.  Mida väiksem standardviga, seda kindlamad võime olla, et valimi aritmeetiline keskmine on lähedane üldkogumi keskväärtusele. Usalduspiirid  Üldkogumi keskväärtuse usalduspiiriks nim. valimi põhjal määratud vahemikku, kuhu valimi keskmine kuulub teatud tõenäosusega (enamasti 95%, aga ka 99%). Ehk kui kordaksime testi, siis selle teatud tõenäosusega jääks ka uue valimi keskmine nendesse piiridesse. Kui näiteks kahe võrreldava grupi usalduspiirid ei kattu, saame öelda, et tõenäoliselt laieneb valimi erinevus ka populatsioonile.  Vastavalt usaldusnivoo väärtusele arvutatakse parameetri usalduspiirid so. kaks arvu,

Statistiline modelleerimine
thumbnail
70
docx

Ökonomeetria kontrolltöö kordamisküsimused 2020

Ökonomeetriline mudel baseerub arvandmetel: ● Ristandmed (cross-sectional) ● Aegread (time series) ● Paneelandmed (panel data) Andmed saavad olla kas ● Kvalitatiivsed (ei saa mõõta arvudega, nt haridustase) ● Kvantitatiivsed (mõõdetakse arvudega, nt vanus) 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. ● Uuritav objekt on üldkogum ● Andmebaas on üldjuhul valim Järeldusi soovime teha üldkogumi kohta, selleks kasutame valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valimi põhjal leiame mudeli parameetrite hinnangud. Valim on juhuvalim => hinnang on juhuslik suurus. 4. Punkthinnang, intervallhinnang. Punkthinnang (point estimate) on statistik, mis annab parameetrile ühese väärtuse. Näiteks valimi aritmeetiline keskmine on punkthinnang kogumi keskväärtusele. Intervallhinnang (interval estimate) on lõik, mis sisaldab parameetri tegelikku väärtust mingi etteantud tõenäosusega

Ökonomeetria
thumbnail
19
docx

Eksogeensed muutujad – sõltumatud muutujad, modelleeritavat nähtust mõjutavad X Statistiliste meetoditega hinnatavad mudeli parameetrid β Juhuslik komponent – vabaliige u Y= f (X, β, u) 2) Andmetüübid: Arvandmed, ristandmed (erinevad objektid samal ajamomendil), aegread (sama objekti erinevatel ajamomentidel), paneelandmed (ristandmed + aegread) 3) Valimivaatlused ja parameetri hinnangu mõiste: Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. 4) Punkthinnang, intervallhinnang Punkthinnang – statistik, mis annab parameetrite ühese väärtuse (aritmeetiline keskmine on valimi punkthinnang kogumi keskväärtusele) Intervallhinnang – usaldusvahemik, lõik, mis sisaldab parameetri tegelikku väärtust mingi etteantud tõenäosusega. 5) Hinnangufunktsioon: Reegel üldkogumi parameetri(te) hinnangu(te) leidmiseks 6) Hinnangute omadused:

Kategoriseerimata
thumbnail
11
docx

Andmeanalüüsi kordamisküsimused 2015

küsimustele tahan vastuseid. Andmete kogumine. Enne kogumist kontrollida, ehk on andmed juba olemas ja arvestada aja- ning raharessursiga. Vaatlus: otsevaatlus, varjatud vaatlus, osalusvaatlus Eksperiment Intervjuu: struktureeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata Küsitlus Kas uurida valimit või üldkogumit? Üldkogum ehk populatsioon. Valim on üldkogumist uurimiseks eraldatud osa, mille põhjal tehakse statistilisi järeldusi üldkogumi kohta. Valimi moodustamine: a)tõenäosuslik: 1. Lihtne juhu- nimekiri 2. Süstemaatiline juhu- nimekiri, millest iga 10. 3. Kiht- valin grupid, keda küsitlen 4. Klaster- valin kellegi grupist b) mittetõenäosuslik: 1. Mugavus- pilootuuring testina 2. Ettekavatsetud- vastavalt eelteadmistele valitud uuritavad 3

andmeanal��s
thumbnail
8
docx

Epidemioloogia konspekt

e.xii. Mõned isikud lahkuvad riskipopulatsioonist surres, mujale kolides või edasisest osalemisest keeldudes. e.xiii. Levimuse hindamine ­ läbilõikelistes uuringutes. e.xiv. Haigestumuse hindamine ­ kohortuuringus. f. Populatsioon ­ ühikute kogum, mille hulgast me leiame oma uuringu osalised. Kogum, mille kohta tahame esitada väiteid oma uuringu tulemuste põhjal. g. Valim ­ osa populatsioonist, mida me uurime. Et valimi uurimise tulemusi saaks üldistada populatsioonile, peab olema teada iga populatsiooni liikme võimalus valimisse sattuda. Lihtsaim variant ­ võimalus valimisse sattuda on võrdne: juhuvalim. h. Sansid- vt valemit. Kasutatakse esinemisnäitajana harva. Sansside suhe on oluline esinemise võrdlusnäitaja. i

Epidemioloogia
thumbnail
36
docx

Ökonomeetriline projekt - Brutopalga sõltuvus haridustasemest, meeste osakaalust ning linlaste osakaalust maakondade lõikes

.....................................34 Lisa 16. Lõpliku mudeli regressioonikoefitsientide koovariatsiooni maatriks.....................35 Lisa 17. Mudeli stabiilsuse test (Chow test).........................................................................36 SISSEJUHATUS Inimese sissetulek kujuneb mitmete tegurite mõjul, nagu näiteks töö iseloom (raskuaste, töökoormus, töötundide arv), ettevõtte ärimudel ning pidevalt muutuv majanduskeskkond. Need on peamised tegurid, mille põhjal inimene, otsides töökohta, kujundab teatavad eeldused palga suurusele. Üldisemas plaanis mõjutavad elanike palgataset mitmed demograafilised tegurid. Käesolevas töös on vaatluse alla võetud osa võimalikest teguritest, mis rahvastiku palgataset mõjutada võivad ning mis on ka statistikaameti kodulehelt kättesaadavad. Ühe tegurina mõjutab palgataset kindlasti haridus, eeldades, et kõrgem haridus garanteerib ka kõrgema palga. Tegelikus elus võib muidugi olla, et madalama

Majandus
thumbnail
13
docx

KORDAMINE ÖKONOMEETRIA KONTROLLTÖÖKS

1. Ökonomeetrilise mudeli komponendid. Endogeensed (sõltuvad Y), eksogeensed (sõltumatud, X), hinnatavad parameetrid (beeta) ja juhuslik komponent ehk vealiige (u) 2. Andmetüübid. Kvalitatiivsed, kvantitatiivsed, ristandmed, aegread, paneelandmed 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. Uuritav objekt on üldvalim, andmebaas on üldjuhul valim. Järledusi teeme üldkogumi kohta ja selleks kasutame valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valim on juhuvalim, hinnang on juhuslik suurus. Suvaline valimi andmete põhjal arvutatud funktsioon on statistik ning erinevad valimid annavad statistikutele erinevad väärtused. Statistik on juhuslik suurus. 4. Punkthinnang, intervallhinnang. Punkthinnang on statistik, mis annab parameetrile ühese väärtuse (nt valimi arit. Keskmine on punkthinnang kogumi keskväärtusele). Intervallhinnang on lõik, mis sisaldab parameetri

Ökonomeetria
thumbnail
12
pdf

Ökonomeetria testid vastused

2. Milline hinnangute omadus mida iseloomustab? efektiivus - hinnangute hajuvust, nihe - süstemaatilist viga, mõjusus - hinnangute koondumist suurte valimite korral 3. Asümptootiline omadus kehtib juhul, kui valimi maht läheneb lõpmatusele 4. Sinised punktid - hinnangfunktsiooni A abil saadud hinnanguid ja sinine kriipsjoon on nende keskväärtus. Rohelised - funktsiooni B abil. Hinnang A on nihketa, Hinnang B on nihketa, Hinnang B on efektiivsem kui hinnang A 5. Valimi põhjal saab leida mudeli parameetrite hinnangud 6. Ülikooli juhtkond soovis teada saada, kui palju tunde nädalas kulutavad üliõpilased keskmiselt isesisvale tööle. Selleks küsitleti juhuslikult väljavalitud 50 üliõpilast. Nende keskmine iseseisva töö tundide arv nädalas oli 15,3. Tulemus 15,3 tundi nädalas on kõigi üliõpilaste keskmise nädalatundide arvu punkthinnang 7. Statistilise hüpoteesi kontrollimisel leiti valimi põhjal teststatistiku väärtus 3,4

Ökonomeetria




Meedia

Kommentaarid (0)

Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun